感謝國立宜蘭大學提供   一、前言 重複測量（repeated measurement）之定義為使用相同個體在不同時間點進行多次量測相同性狀之測量方式，屬於動物試驗十分常見的一種資料型態。如表1所示，利用6隻動物逢機分配至3種處理，每種處理2隻，並每週測量特定項目一次，連續3次。此種測量資料型態就如同包括處理和時間效應之複因子試驗結構，故可看作3處理與3時間組合而成之複因子試驗設計，但資料本質上係對相同動物個體進行量測，故相近時間點之量測資料要比時間間隔較遠者具有較高之關聯性，且重複測量之變數亦隨時間之進展而改變。因此，這樣結構資料在資料間會有不同程度之相關性而產生特殊之共變方結構（covariance structure），以下分別以實例演練SAS分析程序之複因子試驗設計和GLM程序下之repeated指令，雖然不同統計方法均能取得答案，但以修正動物個體效應之repeated指令分析方法方屬正確。   表1. 利用6隻母雞逢機分配至3種飼料(A1、A2、A3)，每週測量平均飼料採食量一次，連續3週，分析飼料對母雞飼料採食量之影響 週別 (Time) 飼料(Diet) 母雞(Hen) 第一週(Y1) 第二週 (Y2) 第三週(Y3) A1 1 112.59 98.54 95.76 A1 2 97.49 83.19 92.61 A2 3 100.80 103.81 96.16 A2 4 103.41 97.61 88.53 A3 5 93.50 102.37 104.29 A3 6 98.39 100.27 106.13   二、複因子分析程序與變方分析表

一般使用者都希望能於報表製作時，將今日之中文日期加入於標題中。於程式撰寫時，希望能宣告中文變數名稱。本文提供以下兩個中文日期與中文變數名稱之範例。 範例 一 : <<今日之中文日期巨集變數>>

一般使用者常常希望以不同之內容展示存放於資料集之相同數據。運用Base SAS之Format(格式)，可以讓使用者非常容易將資料集之相同數據，以各式各樣不同之內容展示。本文提供以下SAS Format(格式)使用範例。

作問卷分析時，遺漏值處理 作問卷分析時，資料總是不完全讓人超頭痛， 分析結果根本不符合實際!! SAS小博士來幫你解決，誤差錯誤不再出現!!

SAS在處理數值性變數時，並不是用我們日常生活用的十進位運算，而是用64位元浮點表示法（64 bits floating-point repressions）來儲存數值性資料，有關64 bits floating-point repressions的詳細敘述可以參考（the IEEE_754 Standard, double precision），在整數部份，64位元浮點運算是沒有問題的，但在小數或者說是分數的運算上，則64位元浮點運算則會有誤差的產生，我們將舉一個例子來說明這種情況，並建議幾個方法來避免這些問題的產生．

一般使用者讀入外部檔案時，常常遇到文字資料中有較長之文字，儲存時相當佔檔案之儲存空間。本文提供以下Base SAS之 Format(格式)進階運用範例，以INVALUE 及VALUE之指令，可以讓使用者非常容易將資料集，以較精簡之空間，儲存文字資料。同時，能以使用者期望之方式呈現資料。

Part 1:將欄位相同的資料檔合併（直向合併，增加資料筆數）。 範例資料1：病患基本資料ss1, ss2, ss3，包含病患id、性別sex，以及出生日期birth_date。

範例資料：以SAS內建檔案sashelp.cars為例。

修改SAS Output的顯示格式 在執行SAS時有時會看到output的p-value值顯示<.0001，是因為SAS的p-value值如果在小數點第4位下的話則就會以<.0001替代。但有時因為從事的工作或研究需要看的資料值需比較精準，這時要如何修改SAS的output值的顯示格式以符合我們的需求。

範例資料：SAS內建檔案sashelp.shoes

範例轉換程式

一般使用者常常會重複做一些事情，例如：使用者在銀行存入5000元後，假設年利率為3%，試問在四年後的本利和為多少？我們可以利用重覆計算的方式計算其程式及結果如下：

使用 MINGUO 日期格式當長度為 7 或 9 時, 民國一百年後的年的部分會以 ** 顯示. 例如: 執行下述程式. 

分析人員於資料分析時，常常需計算數值性變數(例:銷售金額)之異常值。有時更需進一步，依某一特定分類變數(例:產品別)分別計算。於分析過程中，分析人員更希望能有效的，運用該特定分類變數之平均值與標準差，分別篩選該特定分類變數不同組別之極端資料。本文提供以下SAS依某一特定分類變數，掌控平均值與標準差，以擷取極端資料之範例。 範例 一 : <<依某一特定分類變數，平均值與標準差之儲存>>

分析人員於資料分析時，常常需計算數值性變數(例:銷售金額)之百分位值(Percentile)。有時更需進一步，依某一特定分類變數(例:產品別)分別計算。於分析過程中，分析人員更希望能有效的，運用該特定分類變數之某一百分位值，分別篩選該特定分類變數不同組別之極端資料。本文提供以下SAS依某一特定分類變數，掌控百分位值及擷取極端資料之範例。 範例 一 : <<依某一特定分類變數，數值性變數百分位之儲存>>

在SAS中提供的台灣地圖僅包含台灣縣市地圖圖資，若是想要繪製其他的地圖(如鄉鎮市區里)可以去政府的網站下載地圖資訊檔，以台北市政府為例可以到http://data.taipei.gov.tw/ 選擇資料目錄->依資料分類查詢->行政/政治->台北市區界圖->檔案下載 將下載的opendata.zip解壓縮至C:Demo_map 其中包含了台北市區界圖.dbf, 台北市區界圖.shp, 台北市區界圖.shx

Part 1:在資料處理過程中，有時需要將文字變項轉為數字變項，以便進行後續的計算。 範例資料1：病患就醫資料ss，變項包含病患id、出生日期birth_date、就醫日期med_date，以及就醫科別med_type，均為文字變項。

一般使用者運用SAS時，常常需要自母體資料集，抽取部分資料做後續分析。 本文提供以下SAS Data Step (取出放回 : With Replacement)之語法運用範例，可以讓使用者非常容易運用Base SAS模組進行抽樣(取出放回 : With Replacement)之工作。